Time to delisted status for listed firms in Chinese stock markets: An analysis using a mixture cure model with time-varying covariates
Notice bibliographique
Résumé
Analyzing time to delisted status for listed firms with risk warnings in a stock market is important in risk management of the stock market. This analysis is entangled by the fact that not all listed firms with risk warnings will eventually be delisted, making a standard time-to-event analysis not suitable. The presence of time-varying factors that are related to the listed firms and the macro-economic environment adds another layer of challenge to the analysis. We propose to use a mixture cure model with time-varying covariates to analyze time to delisting in two Chinses stock markets. We identify issues in an existing method and propose a new method to better handle time-varying covariates in the mixture cure model. The model allows an exploration of the association between the probability that a listed firm will never be delisted and time-fixed covariates. The performance of the proposed estimation method is examined using simulation and compared with existing methods. The results of the data analysis reveal a few important time-varying covariates that have significant impacts on the time to delisted status. However, none of the measured time-fixed covariates is found to have a significant impact on the probability of never being delisted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».